新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 04 部分）：调整设置（II） 已发布： 我们继续创建系统和控制。 没有掌控服务的能力，就很难向前推进和改进系统。 该视频显示了整个系统的运行情况，您可以亲眼看到一切是如何发生的。 不过，重要的是要注意，您需要等到所有事情稳定后才能使用回放系统。 当将位置移动到所期望位置点时，似乎难以执行移动。 这种状况会在将来得到纠正。 但我们现在可以接受它，因为我们还有很多事情要理清。 在附件中，我包含了两个真实的市场跳价文件，如此您就可以基于不同交易跳价数量的日子里尝试移动和定位系统。 如此，您就可看到系统的百分比工作原理。
新文章 数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路 已发布： 您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。 Kohonen 映射、或自组织映射（SOM）、或自组织特征映射（SOFM）。
Aroon : Aroon指标由Tushar Chande指标创建而来。如果一个长期趋势即将结束或者仅仅是在新运动趋势前的短暂停留。 作者： Nikolay Kositsin
交易量变化率 : 交易量变化率指标 (VROC) 衡量的是在过去的"n"个交易时段交易量的变化速率。换句话说，VROC 比较的是当前的交易量和"n"个交易时段之前的交易量。 作者： Mladen Rakic
PercentageCrossover : 在代码中不使用平均的移动平均指标。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 开发回放系统 — 市场模拟（第 03 部分）：调整设置（I） 已发布： 我们从梳理当前状况开始，因为我们尚未以最好的方式开始。 如果我们现在不这样做，我们很快就会遇到麻烦。 在下面的视频中，您可以看到系统如何加载，以及它在实践中是如何工作的。 在下一篇文章中，我们将创建一个位置控制系统，如此我们便可选择回放系统应该在什么时刻启动。 期待再见！ 作者： Daniel Jose
新文章 神经网络变得轻松（第三十六部分）：关系强化学习 已发布： 在上一篇文章中讨论的强化学习模型中，我们用到了卷积网络的各种变体，这些变体能够识别原始数据中的各种对象。 卷积网络的主要优点是能够识别对象，无关它们的位置。 与此同时，当物体存在各种变形和噪声时，卷积网络并不能始终表现良好。 这些是关系模型可以解决的问题。 关系模型的主要优点是能够在对象之间构建依赖关系。 这样就可以构建源数据。 关系模型可以用示图的形式表示，其中对象和事件表示为节点，而关系代表对象和事件之间的依赖关系。 通过使用示图，我们可以直观地构建对象之间的依赖关系结构。
EA_MALR : 该 EA 在 MALR 指标基础上绘制。提供尾随止损, 手数增加, 平均与反转功能。 作者： Alexander Puzikov
手数计算器 - 风险管理工具 : 这个工具可以让您根据一些简单的资金管理规则来计算下一次交易中的手数大小。 作者： Alessio Leoncini
新文章 手工图表和交易工具包（第一部分）。 准备：结构描述和助手类 已发布： 这是该系列的第一篇文章，我将在其中讲述一个工具箱，该工具箱可通过键盘快捷键来手工图表图形应用。 这非常方便：按一个键，然后出现趋势线，再按另一个键 — 将创建具有必要参数的斐波那契扇形。 也可以切换时间帧，重新排列图层或从图表中删除所有对象。 最终函数根据两个点画一条简单的直线。 取决于 Is_Trend_Ray 全局参数（在 GlobalVariables.mqh 文件中进行了描述），该线将是向右延伸的射线，或者是两个极值间的短线段。 我们来添加利用键盘扩展线长的可能性。 作者： Oleh Fedorov
MQL5向导 - 基于反转 K 线形态的交易信号 : 基于反转 K 线形态的交易信号（MQL5 标准类库中的 CSignalCandles）。基于此策略的交易程序代码，可由 MQL5 向导自动生成。 作者： MetaQuotes Software Corp
PivotPointUniversal : 本指标为所有历史数据绘制轴点级别。这里有 5 种支持的轴点级别: 经典, Fibonacci, Demark, Camarilla, Woodies。这里有 3 个计算周期: 日线, 周线, 月线。对于日线级轴点它可以指定 GMT 时间位移。 作者： Dmitry
盈利亏损计算器 : 盈利亏损计算器面板。当价位线移动, 或在输入域之中修改参数, 如入场价格, 手数, 盈利或亏损点数, 或存款货币时计算数据。 作者： Serhii Ivanenko
BWImp-T01_StDev : 此 BWImp-T01 指标拥有附加的基于标准方差算法的彩色点趋势强度指示。 作者： Nikolay Kositsin
ColorXdinMA_Alert : 趋势移动均线 ColorXdinMA, 拥有警报, 发送邮件和推送通知到移动设备的功能。 作者： Nikolay Kositsin
新文章 数据科学和机器学习（第 13 部分）：配合主成分分析（PCA）改善您的金融市场分析 已发布： 运用主成分分析（PCA）彻底革新您的金融市场分析！ 发现这种强大的技术如何解锁数据中隐藏的形态，揭示潜在的市场趋势，并优化您的投资策略。 在本文中，我们将探讨 PCA 如何为分析复杂的金融数据提供新的视角，揭示传统方法会错过的见解。 发掘 PCA 应用于金融市场数据如何为您带来竞争优势，并帮助您保持领先地位。 主成分分析（PCA）是一种降维方法，通常用于降低大型数据集的维数，具体就是将大型变量集转换为仍然包含大型数据集中大部分信息的较小变量集。
新文章 神经网络实验（第 4 部分）：模板 已发布： 在本文中，我将利用实验和非标准方法开发一个可盈利的交易系统，并验证神经网络是否对交易者有任何帮助。 若在交易中运用神经网络的话， MetaTrader 5 完全可作为一款自给自足的工具。 简单的解释。 模板是一种类似于“浮动形态”的结构。 它的值会根据市场情况不断变化，但每个值都在一定的范围内，而这恰是我们实验所需要的。 由于我们已知我们传输到神经网络的数据应该在一定范围内，因此模板中的数值会被四舍五入为整数，以便感知器和神经网络能更好地理解。 因此，我们得到了更多的触发条件，并大幅降低了感知器和神经网络上的负载。
美元指数 : 美元 指数 (USDX, DXY, DX) 是美元相对于一篮子外币汇率的指数 (或衡量标准)，通常被称为美元篮子。 贸易伙伴的货币。 当美国指数上涨时 与其它货币相比，美元获得 "升值" (价值)。 作者： Mladen Rakic
Chandelier exit : Chandelier exit 指标是设计用于帮助交易者保持在趋势中而防止在趋势延伸时过早退出的。典型情况下，Chandelier Exit 指标会在下跌趋势中高于价格，而在上涨趋势中低于价格。 作者： Mladen Rakic
Jolly Roger EA 版 : 来自Pirat 提交到2011年自动交易锦标赛的EA交易. 作者： Andrew Kornishkin
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